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数据库与WEB智能

王英


基本情况
姓名: 王英
性别:
职称: 教授
最高学历: 研究生
最高学位: 博士
Email:
详细情况
所在学科专业: 计算机软件与理论/计算机应用
所研究方向:

【研究方向】人工智能、机器学习、自然语言处理、社会计算、信息检索

【硕士生招生专业】

澳门3044永利,081200计算机科学与技术(学术学位)

澳门3044永利,085400电子信息、085404计算机技术(专业学位)

软件学院,083500软件工程(学术学位)

软件学院,085400电子信息、085405软件工程(专业学位)

【博士生招生】

要求:具有机器学习基础,较强动手能力,较好英语听说读写能力,较好数学基础


欢迎有意保送和报考的硕士/博士研究生同学与我联系!


讲授课程: 《操作系统》(课程链接
《网络搜索引擎技术》(课程链接
《社会计算》
《操作系统实验》(课程链接
教育经历: 2013/09-2014/09 美国亚利桑那州立大学 访问学者(合作导师:ACM/IEEE/AAAI Fellow刘欢(Huan Liu)教授)
2010/12-2015/07   澳门3044永利官方入口      数学学院     博士后(合作导师:李辉来教授)
2007/09-2010/07   澳门3044永利官方入口      澳门3044永利    博士
2004/09-2007/07   澳门3044永利官方入口      澳门3044永利    硕士
2000/09-2004/07   黑龙江大学    澳门3044永利    本科
工作经历: 2020/09-至今    澳门3044永利首页 教授
2019/07-至今    澳门3044永利首页 博士生导师
2015/09-2020/08 澳门3044永利首页 副教授
2010/07-2015/08 澳门3044永利首页 讲师
科研项目: 作为项目负责人承担
1. 国家自然科学基金面上项目“大规模异质信息网络摘要和摘要可解释性研究“(61872161,2019年01月-2022年12月);
2. 吉林省发改委项目“大数据下网络摘要和查询研究及应用”(2019C053-8,2019年01月-2020年12月);
3. 吉林省科技发展计划项目“互联网+政府政务新媒体”大数据下的信息传播和效能评估研究(20180101328JC,2018年01年-2020年12月);
4. 国家自然科学基金项目“异质社会网络信息可信度评估与建模研究”(61300148,2014年01月-2016年12月);
5. 吉林省科技计划青年科研基金项目“在线社会网络中可信任信息评估软件的研制”(20130522112JH,2013年1月-2015年12月);
6. 中国博士后基金项目“基于朴素贝叶斯信任推理的微博虚假话题检测模型研究”(2012M510879,2012年9月-2013年9月);
7. 中央高校基本科研业务费专项资金-澳门3044永利官方入口基本科研业务费科学前沿与交叉项目“面向语义网的人物社会关系搜索研究” (201103129,2011年1月-2012年12月);
8. 澳门3044永利官方入口优秀青年科学基金后备人选培育计划项目(2015.07-2017.06);
9. 澳门3044永利官方入口青年教师创新项目“实时搜索关键技术研究”(2011.05-2013.05).
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主持教研项目:
     
  1. 澳门3044永利官方入口2015年度本科教学改革研究项目“教学更新制导的操作系统课程建设(2015XYB074)”(2015.06-2016.05).


学术论文: 代表性论文如下: 


[1]Mingchen Sun, Kaixiong Zhou, Xin He, Ying Wang(王英, 通讯作者), Xin Wang. GPPT: Graph Pre-training and Prompt Tuning to Generalize Graph Neural Networks. KDD, 2022.(CCF A)

[2]Xianduo Song, Xin Wang, Yuyuan Song, Xianglin Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). Hierarchical Recurrent Neural Networks for Graph Generation[J]. Information Sciences, 2022, 589: 250-264. (中科院一区)

[3] Ying Wang(王英), Mingchen Sun, Hongji Wang. Research on Knowledge Graph Competion Model Combining Temporal Convolutional Network and Monte Carlo Tree Search[J]. Mathematical Problems in Engineering. (中科院三区)

[4]Bo Wang, Tao Shen, Guodong Long, Tianyi Zhou, Ying Wang(王英, 通讯作者). Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion[C]. In Proceedings of the International World Wide Web Conference(WWW), 2021. (CCF A)

[5]Ying Wang(王英), Hongji Wang, Hui Jin, Xinrui Huang, Xin Wang,Exploring Graph Capsual Network for Graph Classification[J]. Information Sciences, 2021, 581, pp932-950. (中科院一区)

[6]Siyuan Guo, Ying Wang(王英,员工一作,导师二作), Hao Yuan, Zeyu Huang, Jianwei Chen, Xin Wang. TAERT: Triple-Attentional Explainable Recommendation with Temporal Convolutional Network[J]. Information Sciences, 2021, 567, pp185-200. (中科院一区)

[7] Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者), Yunzhi Ling. Attention guide Walk Model in Heterogeneous Information Network for Multi-style Recommendation Explanation[C]. AAAI, 2020, pp6275-6282. (CCF A)

[8] Yu Li, Ying Wang(王英, 通讯作者), Tingting Zhang, Jiawei Zhang, Yi Chang. Learning Network Embedding with Community Structural Information[C]. IJCAI, 2019, pp2937-2943. (CCF A)

[9] Ying Wang(王英)#, Xin Wang, Jiliang Tang, WanliZuo. Modeling Status Theory in Trust Prediction[C]. In Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 2015, Austin, Texas, USA, pp1875-1881, 2015.1.25-1.29 (CCF A)

[10] Xin Wang, Ying Wang(王英, 并列一作), Wanli Zuo. Exploring Social Context for Topic Identification in Short and Noisy Text[C]. In Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 2015, Austin, Texas, USA, pp1868-1874, 2015.1.25-1.29 (CCF A)

[11] Yunzhi Ling, Ying Wang(王英, 通讯作者), Xin Wang, Yunhao Ling. Exploring Common and Label-Specific Features for Multi-Label Learning with Local Label Correlations, IEEE Access,2020,

8: 50969-50982. (JCR 2, IF: 4.098)

[12] Ying Wang(王英)#, Xin Wang, WanliZuo. Research on Trust Prediction from a Sociological Perspective[J]. Journal of Computer Science and Technology(JCST), 2015, 30(4): 843-858. (SCI, CCF B, IF: 0.672)

[13] Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者). An Improved Density Peaks-based Clustering Method for Social Circle Discovery in Social Networks[J]. Neurocomputing, 2016, 179: 219-227. (SCI, JCR 2, IF: 2.083)

[14] Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者), Jianhua Guo. Building Trust Networks in the Absence of Trust Relations[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2017, 18(10): 1591-1600. (SCI, JCR 4, IF: 0.622)

[15]Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者), Hongbin Sun. Exploring the Combination of Dempster-Shafer Theory and Neural Network for Predicting Trust and Distrust[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2016, 5403105: 1-12. (SCI, JCR 3, IF:0.596)

[16]Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). A Multidimensional Nonnegative Matrix Factorization Model for Retweeting Behavior Prediction[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 936397: 1-10. (SCI, JCR 3, IF:1.082)

[17]Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). A Novel Adaptive Conditional Probability-based Predicting Model for User’s Personality Traits[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 472917: 1-14. (SCI, JCR 3, IF: 1.082)

[18]Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). A Multi-layer Naive Bayes Model for Analyzing User’s Retweeting Sentiment Tendency[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2015, 510281: 1-11. (SCI, JCR 3, IF:0.596)

[19]Ying Wang(王英)#, Huilai Li, Wanli Zuo, Fengling He, Xin Wang, Kerui Chen. Research on Discovering Deep Web Entries. Computer Science and Information Systems, 2011.06, 8(3): 779-799. (SCI,JCR 3,IF:0.642)

[20]沈鹏飞, 徐臻, 闫论, 王英(通讯作者). 基于嵌套生成对抗学习的网络嵌入[J]. 电子学报, 2022. (CCF中文A)

[21]吴越, 王英(通讯作者), 王鑫, 徐正祥, 李丽娜. 基于超图卷积的异质网络半监督节点分类[J]. 计算机学报, 2021, 44(11): 2248-2260. (CCF中文A)

[22]孙小婉, 王英(通讯作者), 王鑫, 孙玉东. 面向双注意力网络的特定方面情感分析模型[J]. 计算机研究与发展, 2019, pp2384-2395. (CCF中文A)

[23]王鑫, 王英(通讯作者), 左万利. 基于交互意见和地位理论的符号网络链接预测模型研究[J]. 计算机研究与发展, 2016(4): 764-775. (CCF中文A)

[24]王萌萌,左万利, 王英(通讯作者).基于加权非负矩阵分解的链接预测算法[J],电子学报,2016. (CCF中文A)
[25]
王萌萌,左万利, 王英(通讯作者). 一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法[J], 计算机学报, 2016. (CCF中文A)

[26]王英#,王鑫,左万利. 基于社会学理论的信任关系预测模型研究[J]. 软件学报, 2014, 25(12): 2893-2904.

[27]赵秋月,左万利,田中生,王英(通讯作者). 一种基于改进D-S证据理论的信任关系强度评估方法研究[J]. 计算机学报, 2014.04, 37(4): 873-883. (CCF中文A)

[28]王英#, 左祥麟, 左万利, 王鑫. 基于本体的Deep Web查询接口集成[J]. 计算机研究与发展, 2012.11, 49(11): 2383-2394. (CCF中文A)

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教研论文:
[1] 王英,王鑫,左万利. 操作系统课程改革的启发和思考,计算机教育,2017.
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申请发明专利5项:

1.王英,孙玉东,王鑫,李畅,于尢婧,孙小婉,凌云志,马涪元. 面向细粒度情感的可解释推荐模型. 专利号:ZL 2019 1 0333302.3,授权公告日:2021.11.19.

2.王英,马涪元,王鑫,孙玉东,陈文祺,肖旻昊. 基于细粒度数据的可解释商品推荐方法. 专利号:ZL 201910333300.4,授权公告日:2021.9.24.

3.王英,左万利,王萌萌,王鑫, 彭涛. 基于最低阈值的用户个人品性多标记预测方法. 专利号:ZL 2014 1 0081840.5, 授权公告日: 2019.4.16.

4.王英,左万利,田中生,王鑫,彭涛,王萌萌,赵秋月. 基于前馈神经网络的可信与不可信用户识别方法,专利号:ZL 2013 1 0547349.2,授权公告日:2016.10.5.

5.左祥麟,杨博, 范利云, 左万利, 王俊华, 王英, 王泊, 郑慧中. 基于证据理论的网络质量评价方法.专利号:ZL 2016 1 0280055.1, 授权公告日:2018.5.15.

6.尚靖博,左祥麟,左万利,王英.利用模糊理论对欺诈网页识别的方法,专利号:ZL 201611046454.8,授权公告日: 2018.9.5.

7.左万利,赫枫龄,王俊华,王鑫,凤丽洲,王英,彭涛,万海旭,苏雪阳,高宁宁,闫昭,张雪松. 基于本体的情境搜索方法,专利号:ZL 2012 1 0575284.8,授权公告日:2016.1.6.

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申请软件著作权1项:
1.左万利, 赫枫龄, 王英, 彭涛, 赵冬范, 张雪松, 闫昭. 深度网搜索软件(V1.0), 2012.12, 中国, 登记号: 2013SR020480.
著作教材: 1.左万利, 王英. 计算机操作系统教程(第4版),高等教育出版社, 2019.
2.左万利, 王英, 彭涛. 操作系统习题与实验指导(第二版), 高等教育出版社, 2013.03.
获奖情况:

[1] 王英,王鑫,左祥麟,左万利,李丽娜,李莹姬,马涪元,王俊华,异质社会网络分析与应用研究,中国商业联合会科技进步三等奖,2021.

[2] 左万利,王英,彭涛,赫枫龄等,社会化搜索技术与软件,中国商业联合会科技进步二等奖,2017.
[3] 左万利,王英,彭涛,赫枫龄,陈珂锐,王鑫,王萌萌,岳琳. 基于主题爬行和本体的Deep Web 搜索, 吉林省人民政府, 吉林省科技进步奖, 三等奖, 2015.
[4] 左万利,王英,彭涛,赫枫龄. 基于主题爬行和本体的Deep Web 搜索, 吉林省科技进步三等奖, 2015.
[5] 左万利, 彭涛, 王英, 赫枫龄, 陈珂锐, 张邦佐, 罗娜, 王俊华, 王鑫, 凤丽洲, 岳琳, 深度网搜索技术的研究与应用, 中国商业联合会, 中国商业联合会科学技术三等奖, 省部级, 2013.
[6] 房至一, 曲冠南, 赵辉, 轩景泉, 张云春, 张剑飞, 王英, 戴志明, 王瑞娟. 基于Linux集群的汽车零部件产业协同服务平台的研究与应用, 中国商业联合会, 中国商业联合会科学技术奖全国商业科技进步三等奖, 2011.
[7] 房至一, 轩景泉, 赵辉, 张云春, 王英, 曲冠南, 张剑飞, 戴志明, 王瑞娟, 焦雪, 丛士佺, 张丹, 张美文. 汽车零部件协同设计与制造相关技术研究与应用,吉林省科学技术进步二等奖, 2009.
[8] 左万利, 赵东范, 闫昭, 董立岩, 刘兆军, 彭涛, 王英. 《操作系统》课程持续性教学改革与建设, 吉林省教学成果三等奖, 2014.02.
[9] 左万利, 赵东范, 闫昭, 董立岩, 刘兆军, 彭涛, 王英. 《操作系统》课程持续性教学改革与建设, 澳门3044永利官方入口教学成果一等奖, 2013.07.

社会兼职: 中文信息学会社会媒体处理专委会委员
中国计算机学会自然语言处理专委会委员
中国计算机学会计算机应用专委会委员
中国计算机学会计算机教育委员会委员
中国计算机学会模式识别和人工智能专委会通讯委员
中国计算机学会高级会员
治学格言: 一分耕耘,一分收获。